SQL数据库的表。怎么同时连接3个表查询。 SQL里3个表的连接查询的语句怎么写呀?

SQL\u6570\u636e\u5e93\u540c\u65f6\u67e5\u8be2\u4e09\u4e2a\u5173\u8054\u8868\uff0c\u628a\u8fd9\u4e09\u4e2a\u8868\u5185\u5bb9\u6309\u6761\u4ef6\u987a\u5e8f\u663e\u793a\u51fa\u6765SQL\u600e\u4e48\u5199\uff1f

\u6bd4\u5982\u6709\u4e09\u5f20\u8868
dept\u90e8\u95e8\u8868(dept_id,dept_name)\u3001
emp_info(emp_id,emp_name,dept_id,role_id)\u7528\u6237\u4fe1\u606f\u8868\u3001
emp_role(role_id,role_name)\u7ba1\u7406\u8868

dept\u90e8\u95e8\u8868\u7684dept_id\u7b49\u4e8eemp_info\u7528\u6237\u4fe1\u606f\u8868dept_id,
\u800cemp_role\u7ba1\u7406\u8868\u7684role_id\u7b49\u4e8eemp_info\u7528\u6237\u4fe1\u606f\u8868role_id

\u5982\u679c\u60f3\u67e5\u7528\u5de5\u7684\u90e8\u95e8\u540ddept_name\u3001\u59d3\u540demp_name\u548c\u804c\u52a1\u540drole_name\u5e76\u6309\u5458\u5de5ID\u6392\u5e8f
\u90a3\u53ea\u80fd\u8fde\u63a5\u4e09\u4e2a\u8868\uff0c\u8bed\u53e5\u5982\u4e0b

select dept.dept_name,emp_info.emp_name,emp_role.role_name
from dept join emp_info e
on dept.dept_id=emp_info.dept_id
join emp_role
on emp_info.role=emp_role.role_id
order by emp_info.emp_id ;

select * from \u88681,\u88682,\u88683 where \u88681.\u5b57\u6bb5=\u88682.\u5b57\u6bb5 and \u88681.\u5b57\u6bb5=\u88683.\u5b57\u6bb5\u3002
\u7ed3\u6784\u5316\u67e5\u8be2\u8bed\u8a00(Structured Query Language)\u7b80\u79f0SQL\uff0c\u662f\u4e00\u79cd\u7279\u6b8a\u76ee\u7684\u7684\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\uff0c\u662f\u4e00\u79cd\u6570\u636e\u5e93\u67e5\u8be2\u548c\u7a0b\u5e8f\u8bbe\u8ba1\u8bed\u8a00\uff0c\u7528\u4e8e\u5b58\u53d6\u6570\u636e\u4ee5\u53ca\u67e5\u8be2\u3001\u66f4\u65b0\u548c\u7ba1\u7406\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93\u7cfb\u7edf\u3002
\u4e00\u3001\u7b80\u4ecb
\uff081\uff09SQL\u8bed\u8a001974\u5e74\u7531Boyce\u548cChamberlin\u63d0\u51fa\uff0c\u5e76\u9996\u5148\u5728IBM\u516c\u53f8\u7814\u5236\u7684\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93\u7cfb\u7edfSystemR\u4e0a\u5b9e\u73b0\u3002\u7531\u4e8e\u5b83\u5177\u6709\u529f\u80fd\u4e30\u5bcc\u3001\u4f7f\u7528\u65b9\u4fbf\u7075\u6d3b\u3001\u8bed\u8a00\u7b80\u6d01\u6613\u5b66\u7b49\u7a81\u51fa\u7684\u4f18\u70b9\uff0c\u6df1\u53d7\u8ba1\u7b97\u673a\u5de5\u4e1a\u754c\u548c\u8ba1\u7b97\u673a\u7528\u6237\u7684\u6b22\u8fce\u3002
\uff082\uff091980\u5e7410\u6708\uff0c\u7ecf\u7f8e\u56fd\u56fd\u5bb6\u6807\u51c6\u5c40(ANSI)\u7684\u6570\u636e\u5e93\u59d4\u5458\u4f1aX3H2\u6279\u51c6\uff0c\u5c06SQL\u4f5c\u4e3a\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93\u8bed\u8a00\u7684\u7f8e\u56fd\u6807\u51c6\uff0c\u540c\u5e74\u516c\u5e03\u4e86\u6807\u51c6SQL\uff0c\u6b64\u540e\u4e0d\u4e45\uff0c\u56fd\u9645\u6807\u51c6\u5316\u7ec4\u7ec7(ISO)\u4e5f\u4f5c\u51fa\u4e86\u540c\u6837\u7684\u51b3\u5b9a\u3002
SQL\u4ece\u529f\u80fd\u4e0a\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\u6570\u636e\u5b9a\u4e49\u3001\u6570\u636e\u64cd\u7eb5\u548c\u6570\u636e\u63a7\u5236\u3002SQL\u7684\u6838\u5fc3\u90e8\u5206\u76f8\u5f53\u4e8e\u5173\u7cfb\u4ee3\u6570\uff0c\u4f46\u53c8\u5177\u6709\u5173\u7cfb\u4ee3\u6570\u6240\u6ca1\u6709\u7684\u8bb8\u591a\u7279\u70b9\uff0c\u5982\u805a\u96c6\u3001\u6570\u636e\u5e93\u66f4\u65b0\u7b49\u3002\u5b83\u662f\u4e00\u4e2a\u7efc\u5408\u7684\u3001\u901a\u7528\u7684\u3001\u529f\u80fd\u6781\u5f3a\u7684\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93\u8bed\u8a00\u3002\u5176\u7279\u70b9\u662f\uff1a
1\u3001\u6570\u636e\u63cf\u8ff0\u3001\u64cd\u7eb5\u3001\u63a7\u5236\u7b49\u529f\u80fd\u4e00\u4f53\u5316\u3002
2\u3001\u4e24\u79cd\u4f7f\u7528\u65b9\u5f0f\uff0c\u7edf\u4e00\u7684\u8bed\u6cd5\u7ed3\u6784\u3002SQL\u6709\u4e24\u79cd\u4f7f\u7528\u65b9\u5f0f\u3002\u4e00\u662f\u8054\u673a\u4ea4\u4e92\u4f7f\u7528\uff0c\u8fd9\u79cd\u65b9\u5f0f\u4e0b\u7684SQL\u5b9e\u9645\u4e0a\u662f\u4f5c\u4e3a\u81ea\u542b\u578b\u8bed\u8a00\u4f7f\u7528\u7684\u3002\u53e6\u4e00\u79cd\u65b9\u5f0f\u662f\u5d4c\u5165\u5230\u67d0\u79cd\u9ad8\u7ea7\u7a0b\u5e8f\u8bbe\u8ba1\u8bed\u8a00(\u5982C\u8bed\u8a00\u7b49)\u4e2d\u53bb\u4f7f\u7528\u3002
\u524d\u4e00\u79cd\u65b9\u5f0f\u9002\u5408\u4e8e\u975e\u8ba1\u7b97\u673a\u4e13\u4e1a\u4eba\u5458\u4f7f\u7528\uff0c\u540e\u4e00\u79cd\u65b9\u5f0f\u9002\u5408\u4e8e\u4e13\u4e1a\u8ba1\u7b97\u673a\u4eba\u5458\u4f7f\u7528\u3002\u5c3d\u7ba1\u4f7f\u7528\u65b9\u5f0f\u4e0d\u5411\uff0c\u4f46\u6240\u7528\u8bed\u8a00\u7684\u8bed\u6cd5\u7ed3\u6784\u57fa\u672c\u4e0a\u662f\u4e00\u81f4\u7684\u3002
3\u3001\u9ad8\u5ea6\u975e\u8fc7\u7a0b\u5316\u3002SQL\u662f\u4e00\u79cd\u7b2c\u56db\u4ee3\u8bed\u8a00(4GL)\uff0c\u7528\u6237\u53ea\u9700\u8981\u63d0\u51fa\u201c\u5e72\u4ec0\u4e48\u201d\uff0c\u65e0\u987b\u5177\u4f53\u6307\u660e\u201c\u600e\u4e48\u5e72\u201d\uff0c\u50cf\u5b58\u53d6\u8def\u5f84\u9009\u62e9\u548c\u5177\u4f53\u5904\u7406\u64cd\u4f5c\u7b49\u5747\u7531\u7cfb\u7edf\u81ea\u52a8\u5b8c\u6210\u3002
4\u3001\u8bed\u8a00\u7b80\u6d01\uff0c\u6613\u5b66\u6613\u7528\u3002\u5c3d\u7ba1SQL\u7684\u529f\u80fd\u5f88\u5f3a\uff0c\u4f46\u8bed\u8a00\u5341\u5206\u7b80\u6d01\uff0c\u6838\u5fc3\u529f\u80fd\u53ea\u7528\u4e869\u4e2a\u52a8\u8bcd\u3002SQL\u7684\u8bed\u6cd5\u63a5\u8fd1\u82f1\u8bed\u53e3\u8bed\uff0c\u6240\u4ee5\uff0c\u7528\u6237\u5f88\u5bb9\u6613\u5b66\u4e60\u548c\u4f7f\u7528\u3002
\u4e8c\u3001\u529f\u80fd
SQL\u5177\u6709\u6570\u636e\u5b9a\u4e49\u3001\u6570\u636e\u64cd\u7eb5\u548c\u6570\u636e\u63a7\u5236\u3002
1\u3001SQL\u6570\u636e\u5b9a\u4e49\u529f\u80fd
\u80fd\u591f\u5b9a\u4e49\u6570\u636e\u5e93\u7684\u4e09\u7ea7\u6a21\u5f0f\u7ed3\u6784\uff0c\u5373\u5916\u6a21\u5f0f\u3001\u5168\u5c40\u6a21\u5f0f\u548c\u5185\u6a21\u5f0f\u7ed3\u6784\u3002\u5728SQL\u4e2d\uff0c\u5916\u6a21\u5f0f\u6709\u53eb\u505a\u89c6\u56fe(View)\uff0c\u5168\u5c40\u6a21\u5f0f\u7b80\u79f0\u6a21\u5f0f( Schema)\uff0c\u5185\u6a21\u5f0f\u7531\u7cfb\u7edf\u6839\u636e\u6570\u636e\u5e93\u6a21\u5f0f\u81ea\u52a8\u5b9e\u73b0\uff0c\u4e00\u822c\u65e0\u9700\u7528\u6237\u8fc7\u95ee\u3002
2\u3001SQL\u6570\u636e\u64cd\u7eb5\u529f\u80fd
\u5305\u62ec\u5bf9\u57fa\u672c\u8868\u548c\u89c6\u56fe\u7684\u6570\u636e\u63d2\u5165\u3001\u5220\u9664\u548c\u4fee\u6539\uff0c\u7279\u522b\u662f\u5177\u6709\u5f88\u5f3a\u7684\u6570\u636e\u67e5\u8be2\u529f\u80fd\u3002
3\u3001SQL\u7684\u6570\u636e\u63a7\u5236\u529f\u80fd
\u4e3b\u8981\u662f\u5bf9\u7528\u6237\u7684\u8bbf\u95ee\u6743\u9650\u52a0\u4ee5\u63a7\u5236\uff0c\u4ee5\u4fdd\u8bc1\u7cfb\u7edf\u7684\u5b89\u5168\u6027\u3002
\u4e09\u3001\u8bed\u53e5\u7ed3\u6784
\u7ed3\u6784\u5316\u67e5\u8be2\u8bed\u8a00\u5305\u542b6\u4e2a\u90e8\u5206\uff1a
1\u3001\u6570\u636e\u67e5\u8be2\u8bed\u8a00\uff08DQL:Data Query Language\uff09
\u5176\u8bed\u53e5\uff0c\u4e5f\u79f0\u4e3a\u201c\u6570\u636e\u68c0\u7d22\u8bed\u53e5\u201d\uff0c\u7528\u4ee5\u4ece\u8868\u4e2d\u83b7\u5f97\u6570\u636e\uff0c\u786e\u5b9a\u6570\u636e\u600e\u6837\u5728\u5e94\u7528\u7a0b\u5e8f\u7ed9\u51fa\u3002\u4fdd\u7559\u5b57SELECT\u662fDQL\uff08\u4e5f\u662f\u6240\u6709SQL\uff09\u7528\u5f97\u6700\u591a\u7684\u52a8\u8bcd\uff0c\u5176\u4ed6DQL\u5e38\u7528\u7684\u4fdd\u7559\u5b57\u6709WHERE\uff0cORDER BY\uff0cGROUP BY\u548cHAVING\u3002\u8fd9\u4e9bDQL\u4fdd\u7559\u5b57\u5e38\u4e0e\u5176\u5b83\u7c7b\u578b\u7684SQL\u8bed\u53e5\u4e00\u8d77\u4f7f\u7528\u3002
2\u3001\u6570\u636e\u64cd\u4f5c\u8bed\u8a00\uff08DML\uff1aData Manipulation Language\uff09
\u5176\u8bed\u53e5\u5305\u62ec\u52a8\u8bcdINSERT\u3001UPDATE\u548cDELETE\u3002\u5b83\u4eec\u5206\u522b\u7528\u4e8e\u6dfb\u52a0\u3001\u4fee\u6539\u548c\u5220\u9664\u3002
3\u3001\u4e8b\u52a1\u63a7\u5236\u8bed\u8a00\uff08TCL\uff09
\u5b83\u7684\u8bed\u53e5\u80fd\u786e\u4fdd\u88abDML\u8bed\u53e5\u5f71\u54cd\u5730\u8868\u7684\u6240\u6709\u884c\u53ca\u65f6\u5f97\u4ee5\u66f4\u65b0\u3002\u5305\u62ecCOMMIT\uff08\u63d0\u4ea4\uff09\u547d\u4ee4\u3001SAVEPOINT\uff08\u4fdd\u5b58\u70b9\uff09\u547d\u4ee4\u3001ROLLBACK\uff08\u56de\u6eda\uff09\u547d\u4ee4\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a

SQL\u7684\u8bed\u8a00\u7279\u70b9

1\u3001SQL\u98ce\u683c\u7edf\u4e00
SQL\u53ef\u4ee5\u72ec\u7acb\u5b8c\u6210\u6570\u636e\u5e93\u751f\u547d\u5468\u671f\u4e2d\u7684\u5168\u90e8\u6d3b\u52a8\uff0c\u5305\u62ec\u5b9a\u4e49\u5173\u7cfb\u6a21\u5f0f\u3001\u5f55\u5165\u6570\u636e\u3001\u5efa\u7acb\u6570\u636e\u5e93\u3001\u67e5\u8be2\u3001\u66f4\u65b0\u3001\u7ef4\u62a4\u3001\u6570\u636e\u5e93\u91cd\u6784\u3001\u6570\u636e\u5e93\u5b89\u5168\u6027\u63a7\u5236\u7b49\u4e00\u7cfb\u5217\u64cd\u4f5c\uff0c\u8fd9\u5c31\u4e3a\u6570\u636e\u5e93\u5e94\u7528\u7cfb\u7edf\u5f00\u53d1\u63d0\u4f9b\u4e86\u826f\u597d\u7684\u73af\u5883\uff0c\u5728\u6570\u636e\u5e93\u6295\u5165\u8fd0\u884c\u540e\uff0c\u8fd8\u53ef\u6839\u636e\u9700\u8981\u968f\u65f6\u9010\u6b65\u4fee\u6539\u6a21\u5f0f\uff0c\u4e14\u4e0d\u5f71\u54cd\u6570\u636e\u5e93\u7684\u8fd0\u884c\uff0c\u4ece\u800c\u4f7f\u7cfb\u7edf\u5177\u6709\u826f\u597d\u7684\u53ef\u6269\u5145\u6027\u3002

2\u3001\u9ad8\u5ea6\u975e\u8fc7\u7a0b\u5316
\u975e\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u6a21\u578b\u7684\u6570\u636e\u64cd\u7eb5\u8bed\u8a00\u662f\u9762\u5411\u8fc7\u7a0b\u7684\u8bed\u8a00\uff0c\u7528\u5176\u5b8c\u6210\u7528\u6237\u8bf7\u6c42\u65f6\uff0c\u5fc5\u987b\u6307\u5b9a\u5b58\u53d6\u8def\u5f84\u3002\u800c\u7528SQL\u8fdb\u884c\u6570\u636e\u64cd\u4f5c\uff0c\u7528\u6237\u53ea\u9700\u63d0\u51fa\u201c\u505a\u4ec0\u4e48\u201d\uff0c\u800c\u4e0d\u5fc5\u6307\u660e\u201c\u600e\u4e48\u505a\u201d\uff0c\u56e0\u6b64\u7528\u6237\u65e0\u987b\u4e86\u89e3\u5b58\u53d6\u8def\u5f84\uff0c\u5b58\u53d6\u8def\u5f84\u7684\u9009\u62e9\u4ee5\u53caSQL\u8bed\u53e5\u7684\u64cd\u4f5c\u8fc7\u7a0b\u7531\u7cfb\u7edf\u81ea\u52a8\u5b8c\u6210\u3002\u8fd9\u4e0d\u4f46\u5927\u5927\u51cf\u8f7b\u4e86\u7528\u6237\u8d1f\u62c5\uff0c\u800c\u4e14\u6709\u5229\u4e8e\u63d0\u9ad8\u6570\u636e\u72ec\u7acb\u6027\u3002

3\u3001\u9762\u5411\u96c6\u5408\u7684\u64cd\u4f5c\u65b9\u5f0f
SQL\u91c7\u7528\u96c6\u5408\u64cd\u4f5c\u65b9\u5f0f\uff0c\u4e0d\u4ec5\u67e5\u627e\u7ed3\u679c\u53ef\u4ee5\u662f\u5143\u7ec4\u7684\u96c6\u5408\uff0c\u800c\u4e14\u4e00\u6b21\u63d2\u5165\u3001\u5220\u9664\u3001\u66f4\u65b0\u64cd\u4f5c\u7684\u5bf9\u8c61\u4e5f\u53ef\u4ee5\u662f\u5143\u7ec4\u7684\u96c6\u5408\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u7ed3\u6784\u5316\u67e5\u8be2\u8bed\u8a00

可以参考下面的方法:

1、select * from 表1,表2,表3 where 表1.字段=表2.字段 and 表1.字段=表3.字段

2、select * from 表1 join 表2 on 表1.字段=表2.字段 and join 表3 on 表1.字段=表3.字段

如果没有AND,前面就需要加括号了。

扩展资料:

参考语句

创建新表  

create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)  

根据已有的表创建新表:   

1、create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)  

2、create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only  

删除新表  

drop table tabname   

参考资料来源:百度百科-SQL数据库



1、首先从服务中找到SQL Server 的服务,确保是启动运行状态,如下图所示。

2、桌面左下角,点击“开始”->“所有程序”中找到SQL Server Management Studio并打开,如下图所示。

3、然后在弹出的“连接到服务器”对话框中,输入用户名和密码,点击“连接”,如下图所示。

4、进入到Microsoft SQL Sever Management Studio工具页面后,从左侧对象资源管理器中下拉选择对应的数据库,找到其中任意一张表。

5、接着在表名称上右键,点击“选择前1000行(W)”,如下图所示。

6、这样右侧就显示出了该表中前1000条记录,即数据库表查询操作,如下图所示就完成了。



这个看具体的业务场景和需求了。
例如:A,B,C三个表
A表中有字段:CY_ID(国家ID),CY_Name(国家名称)
B表中有字段:PID(省份ID),CY_ID(国家ID),P_Name(省份名称)
C表中有字段:CT_ID(城市ID),PID(省份ID),CT_Name(城市名称)

三个表,A代表国家,B代表身份,C代表城市
那么如下:
select C.CT_ID AS 城市ID,C.CT_Name AS 城市名称,B.P_Name AS 所属省份,A.CY_Name AS 所属国家 from A left join B ON A.CY_ID=B.CY_ID LEFT JOIN C ON B.PID=C.PID
这样即可以把三张表组合起来查询到相对应的归类详细信息。

二种方法可以 from 表1 ,表2,表3 或 inner join 表1 on

比如,学生表,课程表,选课表,
表s(sno,s_data),表c(cno,c_data),表sc(sno,cno,sc_data)
例:3表连接查询(比如这是一个内连接:所有选课信息)
select s.s_data,c.c_data,sc.sc_data
from s inner join sc on s.sno=sc.sno
inner join c onc.cno=sc.cno

  • SQL鏁版嵁搴撶殑琛銆鎬庝箞鍚屾椂杩炴帴3涓〃鏌ヨ銆
    绛旓細1銆乻elect * from 琛1,琛2,琛3 where 琛1.瀛楁=琛2.瀛楁 and 琛1.瀛楁=琛3.瀛楁 2銆乻elect * from 琛1 join 琛2 on 琛1.瀛楁=琛2.瀛楁 and join 琛3 on 琛1.瀛楁=琛3.瀛楁 濡傛灉娌℃湁AND锛屽墠闈㈠氨闇瑕佸姞鎷彿浜嗐
  • SQL鏁版嵁搴撶殑琛涓庤〃涔嬮棿鐨勫叧绯鎬庝箞杩炴帴(sql琛涓庤〃涔嬮棿濡備綍寤虹珛鍏宠仈)_鐧惧害...
    绛旓細鍙互閫氳繃鈥樻暟鎹簱鍏崇郴鍥锯欒繘琛岄摼鎺 灏嗚杩炴帴鐨勮〃閫変腑锛岀劧鍚庣敤榧犳爣鎷栧姩 鍒 渚嬪 瀹氫箟琛⊿tudent銆丆ourse鍜孲C涔嬮棿鐨勫叧绯诲浘銆傝姹傦細鍏堣瀹氫箟濂戒笁涓〃鐨勪富閿甋NO銆丆NO銆侊紙SNO锛孋NO锛夛紙1锛夊睍寮鏁版嵁搴撯滃鐢熺鐞嗏濊妭鐐癸紝鍦ㄢ滄暟鎹簱鍏崇郴鍥锯濅笂鍑诲彸閿紝閫夋嫨鈥滄柊寤烘暟鎹簱鍏崇郴鍥锯濆懡浠わ紝寮瑰嚭鏂板缓鏁版嵁搴撳叧绯诲浘鍚戝锛...
  • SQL鎬庝箞杩炴帴鏌ヨ2涓〃?
    绛旓細濡傛灉鏄杩炴帴锛歴elect 鍒楀悕1,鍒楀悕2from 琛1 left outer join 琛2on 琛1.id = 琛2.id濡傛灉鏄瓑鍊艰繛鎺锛歴elect 鍒楀悕1,鍒楀悕2from 琛1,琛2where 琛1.id = 琛2.id 缁撴瀯鍖栨煡璇㈣瑷绠绉癝QL锛屾槸涓绉嶇壒娈婄洰鐨勭殑缂栫▼璇█锛屾槸涓绉嶆暟鎹簱鏌ヨ鍜岀▼搴忚璁¤瑷锛岀敤浜庡瓨鍙栨暟鎹互鍙婃煡璇佹洿鏂板拰绠$悊鍏崇郴鏁版嵁搴...
  • 璇烽棶SQL鏁版嵁搴涓湁涓涓〃涓殑涓や釜瀛楁,鍚屾椂鍏宠仈鍙︿竴涓〃涓殑鍚屼竴涓瓧...
    绛旓細鍐欎釜瑙﹀彂鍣ㄥ氨OK浜嗐
  • 璇烽棶SQL鏁版嵁搴涓湁涓涓〃涓殑涓や釜瀛楁,鍚屾椂鍏宠仈鍙︿竴涓〃涓殑鍚屼竴涓瓧...
    绛旓細ORACLE鍒欏彧鍏呰绾ц仈鍒犻櫎銆SQL绾ц仈鍒犻櫎涓庣骇鑱旀洿鏂颁娇鐢ㄦ牸寮忥細CREATE TABLE A001锛圛D INT PRIMARY KEY锛孨AME VARCHAR锛20锛夛級CREATE TABLE A002锛圛D INT REFERENCES A001锛圛D锛塐N DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE锛孉GE TINYINT锛塐RACLE绾ц仈鍒犻櫎浣跨敤鏍煎紡锛欳REATE TABLE A001锛圛D INT PRIMAY KEY锛孨AME VARCHAR2...
  • SQL 鍏宠仈鏌ヨ 鎬庝箞鍚屾椂鍏宠仈澶氫釜瀛楁?
    绛旓細1銆侀鍏堬紝鎵撳紑sql鏌ヨ鍣紝杩炴帴涓婄浉搴旂殑鏁版嵁搴撹〃锛屼互product1琛ㄥ拰product2琛ㄤ负渚嬨2銆佺偣鍑烩滄煡璇⑩濇寜閽紝杈撳叆锛歴elect a.product, a.department, amount, cost from product1 a join product2 b on a.product=b.product and a.department=b.department銆3銆佺偣鍑烩滆繍琛屸濇寜閽紝姝ゆ椂灏辫兘寰楀埌涓嶉噸澶嶇殑鑱...
  • SQL鎬庝箞杩炴帴鏌ヨ2涓〃?
    绛旓細浣嗘槸寰寰浼氱鍒版瘮杈冨鏉傜殑璇彞锛岃繖鏃跺欎娇鐢╳here灏变笉澶悎閫備簡锛屽叾瀹SQL鍙互鐢ㄨ緝涓虹洿鎺ョ殑褰㈠紡杩涜杩炴帴鎿嶄綔锛屽彲浠ュ湪From瀛愬彞涓互鐩存帴鐨勫舰寮忔寚鍑猴細select top 10 E_Id,E_Name,C_Name from Emp join Companey on Companey.C_Id=Emp.C_Id where E_Id not in (select top 20 E_Id from Emp order ...
  • SQL鍚屾椂鏌ヨ澶氫釜琛
    绛旓細1銆佹墦寮SQL杞欢锛屾煡璇㈡墍鏈夐夎鐨勫鐢熺殑瀛﹀彿锛屽鍚嶏紝璇剧▼鍚嶅強鎴愮哗銆傛煡璇㈣鍙ャ2銆佹煡璇㈢粨鏋滐紝琛ㄧず宸叉垚鍔熸墽琛屻3銆佹煡璇㈡墍鏈夋瘮璧甸洩骞撮緞澶х殑瀛︾敓鐨勫鍚嶅拰骞撮緞锛屾煡璇㈣鍙ャ4銆佹煡璇㈢粨鏋滐紝琛ㄧず宸叉垚鍔熸墽琛屻傛煡璇 (涔熷彨杩炴帴鏌ヨ锛屾澶勪负鍩轰簬涓や釜琛ㄧ殑杩炴帴鏌ヨ) 锛屽垎涓猴細鑷繛鎺ユ煡璇紝瀵瑰悓涓涓〃杩涜杩炴帴鎿嶄綔 鍐呰繛鎺...
  • 鏁版嵁搴揝QL璇彞~鍥琛ㄨ繛鎺
    绛旓細1銆佸鍥炬墍绀猴紝鎵撳紑浜SQL Server 2008锛屽苟鍒涘缓濂戒簡鏁版嵁搴撱傜劧鍚庣湅褰撳墠鏄惁鏄湪鑷繁瑕佸垱寤琛ㄧ殑鏁版嵁搴撲腑銆2銆佸鍥撅紝閫変腑濂絃X鏁版嵁搴擄紝缁冧範鏁版嵁搴撱3銆佹垨鑰呭湪鏂板缓绐楀彛涓緭鍏ヤ唬鐮侊紝USE LX锛岀劧鍚庨変腑鍚庤繍琛屽畠锛屼竴鏍疯繘鍏ュ埌LX鏁版嵁搴撲腑銆傚鍥炬墍绀恒4銆佷箣鍓嶆湁鏁欒繃涓嶇敤浠g爜璁捐鏁版嵁搴撶殑琛锛岃繖閲屽彧璁茬敤璇彞鍒涘缓琛...
  • SQL Server涓 涓や釜涓嶅悓鐨鏁版嵁搴涓殑涓ゅ紶琛ㄥ浣鍏宠仈?
    绛旓細1銆侀鍏堝氨鏄垱寤哄嚑涓病鏈変换浣曞叧绯鐨勮〃锛屼絾鏄敞鎰忥紝浣犲湪灏嗚浣滀负澶栭敭琛ㄧ殑琛ㄤ笂蹇呴』浣跨敤涓庡皢瑕佷綔涓轰富閿琛ㄧ殑鏁版嵁绫诲瀷鐩稿悓銆2銆佸皢鑳藉敮涓鏍囪瘑鐨勯偅涓琛岃缃负涓婚敭锛屽叾浠栬〃绫讳技銆3銆佹帴涓嬫潵娣诲姞鍏崇郴锛屽涓嬪浘銆4銆佹嫋鍔ㄩ渶瑕佹坊鍔犵殑鍏崇郴锛岀洿鎺ョ湅鍥俱5銆佸叧鑱斿畬鎴愶紝濡傚浘銆
  • 扩展阅读:mysql数据库基础知识 ... mysql多表查询的三种方法 ... 数据库多表联查语句 ... 连表查询 ... sql和python哪个难学 ... 查询表的sql语句 ... sql同时查询多个表 ... 怎么在指定数据库建表 ... sql数据库怎么让两表关联 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网